Een team onder leiding van onderzoekers van de Queen Mary University of London heeft een nieuwe tool voor kunstmatige intelligentie (AI) ontwikkeld die in staat is om automatisch de hoeveelheid vet rond het hart te meten op basis van MRI-scanbeelden. Met behulp van de nieuwe tool kon het team aantonen dat een grotere hoeveelheid vet rond het hart geassocieerd is met een significant grotere kans op diabetes, onafhankelijk van iemands leeftijd, geslacht en body mass index.
Het onderzoek is gepubliceerd in het tijdschrift Frontiers in Cardiovascular Medicine en is het resultaat van financiering uit het CAP-AI-programma, dat wordt geleid door Barts Life Sciences, een onderzoeks- en innovatiepartnerschap tussen Queen Mary University of London en Barts Health NHS Trust.
De verdeling van vet in het lichaam kan het risico van een persoon op het ontwikkelen van verschillende ziekten beïnvloeden. De algemeen gebruikte maat voor de body mass index (BMI) geeft meestal de vetophoping onder de huid weer, in plaats van rond de inwendige organen. Er zijn met name suggesties dat vetophoping rond het hart een voorspeller kan zijn van hartaandoeningen en is in verband gebracht met een reeks aandoeningen, waaronder atriale fibrillatie, diabetes en coronaire hartziekte.
Hoofdonderzoeker dr. Zahra Raisi-Estabragh van de Queen Mary University of London zei: “Helaas is het handmatig meten van de hoeveelheid vet rond het hart een uitdaging en tijdrovend. Om deze reden heeft niemand tot op heden dit kunnen onderzoeken dit grondig in studies van grote groepen mensen.
“Om dit probleem aan te pakken, hebben we een AI-tool uitgevonden die kan worden toegepast op standaard MRI-scans van het hart om automatisch en snel een meting van het vet rond het hart te verkrijgen, in minder dan drie seconden. Deze tool kan door toekomstige onderzoekers worden gebruikt om ontdek meer over de verbanden tussen het vet rond het hart en het ziekterisico, maar mogelijk ook in de toekomst, als onderdeel van de standaardzorg van een patiënt in het ziekenhuis.”
Het onderzoeksteam testte het vermogen van het AI-algoritme om beelden van hart-MRI-scans van meer dan 45.000 mensen te interpreteren, waaronder deelnemers aan de UK Biobank, een database met gezondheidsinformatie van meer dan een half miljoen deelnemers uit het hele VK. Het team ontdekte dat de AI-tool de hoeveelheid vet rond het hart in die afbeeldingen nauwkeurig kon bepalen, en het was ook in staat om het risico op diabetes van een patiënt te berekenen.